Qual è l'intero pipeline di addestramento del modello?

L'intero pipeline di addestramento di un modello di apprendimento automatico include diverse fasi chiave:

1. Raccolta dati — acquisizione e aggregazione dei dati necessari da varie fonti.
2. Pre-elaborazione dei dati — pulizia, normalizzazione, gestione dei valori mancanti, codifica delle caratteristiche categoriche.
3. Divisione dei dati — in set di addestramento, validazione e test.
4. Selezione e configurazione del modello — scelta dell'algoritmo e degli iperparametri.
5. Addestramento del modello — processo di ottimizzazione dei parametri del modello con i dati di addestramento.
6. Validazione del modello — valutazione della qualità sul set di validazione, regolazione degli iperparametri.
7. Test del modello — verifica finale della qualità sui dati di test.
8. Deployment — integrazione del modello in un ambiente di produzione.
9. Monitoraggio e aggiornamento — monitoraggio delle prestazioni del modello e aggiornamenti se necessario.

Esempio di pipeline semplice in Python usando scikit-learn:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 1. Raccolta dati
X, y = load_data()

# 2. Pre-elaborazione
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 3. Divisione
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2)

# 4. Selezione modello
model = LogisticRegression()

# 5. Addestramento
model.fit(X_train, y_train)

# 6. Validazione (qui si può usare la validazione incrociata)

# 7. Test
preds = model.predict(X_test)
print("Precisione:", accuracy_score(y_test, preds))

# 8. Deployment e 9. Monitoraggio — dipendono dall'infrastruttura